Bright Pattern создает программное обеспечение, которое помогает бизнесу более эффективно и с удовольствием общаться с клиентами по телефону, SMS, электронной почте, в веб-чате, видео и через различные мессенджеры, такие как WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger. Мы помогаем компаниям организовывать работу, автоматизировать частые ответы и поддерживать контекст запросов клиентов от контакта к контакту, независимо от канала связи.

Наше программное обеспечение предоставляется через Интернет как услуга. Мы ежедневно обрабатываем миллионы разговоров наших клиентов по всему миру.

Платформа использует инструменты на базе искусственного интеллекта для автоматизации, предиктивного распределения и аналитики, помогая компаниям повышать эффективность и удовлетворенность клиентов, одновременно снижая затраты. Bright Pattern, известный своей простотой и быстрой настройкой, идеально подходит для организаций, стремящихся оптимизировать взаимодействие с клиентами и повысить эффективность обслуживания клиентов в таких отраслях, как розничная торговля, здравоохранение и финансы.

Требования к вакансии:

▪️Практический опыт создания высокопроизводительных серверных приложений, работающих в средах с высокой нагрузкой 24/7.

▪️Глубокие знания и опыт работы с Python.

▪️Глубокие знания других языков программирования, таких как C++ и Go.

▪️Знакомство с современными ML-стеками (хотя бы с некоторыми из упомянутых), включая PyTorch, ONNX, PyTest и OpenVINO.

▪️Свободное владение английским языком (устным и письменным).

Желательно:

▪️Математический анализ, линейная алгебра, математическая статистика, теория вероятностей, динамическое программирование и численные методы.

▪️Опыт работы в качестве специалиста по данным — опыт практического применения статистических методов и выявления тенденций/закономерностей на реальных данных.

▪️Понимание алгоритмов машинного обучения, связанных с анализом речи, включая их проектирование, основные принципы и способы настройки для конкретных задач.

▪️Понимание теории обработки речи и физики голоса.

▪️Опыт работы с аудиобиблиотеками, такими как Librosa, TorchAudio и FFmpeg.

▪️Понимание векторного поиска, возможно, опыт работы с FAISS или аналогичными системами.

▪️Некоторые знания известных библиотек и систем ASR, таких как Kaldi, NVIDIA Nemo, ESPnet, Whisper и Vosk.

Обязанности:

▪️Разработка, поддержка, улучшение облачных сервисов с использованием ML-моделей с акцентом на производительность, стабильность и постоянную доступность сервисов.

▪️Исследование и оценка качества, производительности и эволюции конкурентных и открытых моделей.

▪️Тонкая настройка и обучение моделей для нужд конкретных рынков/приложений.

▪️Фокус на прикладном машинном обучении, а не на фундаментальных исследованиях.

▪️Этот проект — только начало, так как предстоит много других передовых проектов и мероприятий, которые начинаются или ждут своего часа.

Что мы предлагаем:

▪️Возможность переезда в Калифорнию по визе L1 или H1B.

▪️Участие в разработке сложного, высоконагруженного продукта с реальными пользователями.

▪️Гибкий график, удаленная работа.

▪️Возможность работать с командой инженеров высокого уровня, которая предлагает ценный опыт обучения.